刘颉
- 作品数：99 被引量：108H指数：6
- 供职机构：华中科技大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中国博士后科学基金武汉市科技计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术水利工程机械工程交通运输工程更多>>
- 基于MAHAKIL和时间卷积网络的智能测井岩性识别方法
- 1.引言岩性是评估地层特征和储层油气含量的关键,开展储层岩性识别研究对油气勘探和开发具有重要意义。由于交会图等传统方法识别精度低、成本高,机器学习技术已逐渐成为测井岩性识别研究的热点。然而,测井岩性数据不平衡和样本点在深...
- 李尚元周翔刘颉耿哲贤周凯波
- 关键词：岩性识别网络模型测井数据
- 一种抽水蓄能电站主进水阀在线监测评估方法和系统
- 本发明公开了一种抽水蓄能电站主进水阀在线监测评估方法和系统，其中所述方法包括：对采集的主进水阀状态信息和主进水阀状态过程量信息进行分析，得到特征参数和告警阈值；根据所述特征参数和越限阈值，实时监测主进水阀运行状态；对所述...
- 周建中时有松刘颉郭文成许颜贺段然单亚辉刘畅刘烨赵宇杰李红辉田弟巍闫双庆欧雅雯柳炀张天宇刘宝楠李朝阳顾娟王齐飞
- 文献传递
- 面向认知赋能的人机协作:进展、挑战和展望被引量：3
- 2025年
- 在工业4.0向工业5.0的发展过程中,以人为本逐渐成为智能制造领域关注的焦点之一。当前的人机协作不仅强调要聚焦于技术的进步与效率的提升,更强调将人类的高阶认知思维与机器的计算能力相结合,实现认知赋能。基于此,梳理人机协作中认知赋能在交互感知、任务规划与执行、技能学习等关键领域的现有研究,揭示了多模态信息整合、任务推理、动态决策与技能知识表征的挑战。进一步,提出通过应用知识图谱构建的相关技术来支持人与其机器认知对齐的方法,以及通过应用知识图谱推理的相关技术来支持复杂环境下人机协作的任务优化和动态决策。在分析现有人机协作认知赋能研究局限性的基础上,展望未来智能制造环境下的深度认知协同的发展方向。
- 寇逸群杨晔刘颉胡友民李林俞百川徐家和胡中旭史铁林
- 关键词：人机协作知识图谱知识表示
- 一种基于生态闸门特征的水量分配方法及系统
- 本发明公开了一种基于生态闸门特征的水量分配方法及系统，方法包括：计算各生态闸门引水受益区的需水量以及各生态闸门配水的单位生态效益；在待决策河段参考断面制定总水量约束；以NDVI、生态敏感性指数和缺水程度作为生态闸门的分类...
- 严冬孙怀卫陈林刘颉鲁梦格王艺洁宋亮蔺子琪曹磊王随玲赵冰茜
- 文献传递
- 一种化工产线状态识别方法及系统
- 本发明提供了一种化工产线状态识别方法及系统，包括：基于化工产线工艺流程的物理空间布局，确定各传感器在物理空间上的相近性；基于各传感器在当前监测时段的监测信号，提取各传感器的信号特征；将各传感器作为各节点，并基于各传感器在...
- 刘颉刘宇洁张峰源卢翔曾祥于李涛杨超颖
- 一种基于土壤热通量推求蒸散发量的测算方法和系统
- 本发明公开了一种基于土壤热通量推求蒸散发量的测算方法和系统，属于水文情报预报技术领域。包括：通过仪器直接测量或者基于土壤温湿参数间接计算的方式，获取目标区域地表面的土壤热通量、地表温度和地表空气比湿；将目标区域地表面的土...
- 孙怀卫阳勇蔺子琪王随玲严冬刘颉陈家宁陈林宋亮曹磊白依文赵冰茜鲁梦格
- 文献传递
- 一种油气储层渗透率预测模型的构建方法及其应用
- 本发明属于油井储层参数预测领域，具体涉及一种油气储层渗透率预测模型的构建方法及其应用，方法包括获取待测油井目标样本集和辅助油井辅助样本集；从辅助样本集选出多个样本构成分类训练样本集，结合目标样本集二类训练分类器；采用训练...
- 周凯波胡洋翔刘颉
- 考虑水头损失权重的流域取水口关系挖掘与短期预测研究
- 2025年
- 取水预测是水资源监管的重要环节,准确预测不仅能优化供水系统调度决策,还有助于预警潜在的水短缺或过量取水情况,确保供水系统安全高效运行。为解决当前流域取水口时空依赖关系建模难题,提出一种考虑水头损失权重的流域取水口关系挖掘与短期预测方法。首先,从历史取水数据出发,自顶向下构建流域取水知识图谱;进一步引入图表示学习优化初始图谱,以距离阈值明确边连接,引入水头损失作为边权重,计算得到取水特征图;最后,融合图卷积网络和长短期记忆网络,构建兼顾时-空特征提取能力的预测模型,并以汉江流域为例开展方法验证。结果表明,该方法能够有效挖掘取水网络复杂关联,相较于传统方法,提升了预测准确性,为实现流域短期取水量预测提供了科学依据和参考。
- 许嘉盈张军曾德晶刘颉刘颉
- 关键词：汉江流域
- 一种旋转机械剩余使用寿命预测方法及系统
- 本发明公开了一种旋转机械剩余使用寿命预测方法及系统，所述方法包括：获取待预测旋转机械实时的振动信号，将其作为预测样本，根据预测样本构建预测路径图；将预测路径图输入训练后的ChebGCN‑LSTM预测模型，得到待预测旋转机...
- 刘颉曾祥于杨超颖周凯波徐琦张峰源耿哲贤杨才霈
- 文献传递
- 基于特征图的半监督旋转机械故障诊断方法
- 面向旋转机械故障诊断的深度学习模型在少量标记样本下性能不足,因此需要充分挖掘非标记样本中的故障信息来提高故障诊断能力。传统深度学习方法忽略了样本之间的关系,很难从非标记样本中学习到少量标记样本中隐藏的故障信息。图数据及图...
- 刘颉杨超颖周凯波
- 关键词：旋转机械故障诊断半监督学习
- 文献传递
